Alliance or Acquisition? A Mechanisms‐Based, Policy‐Capturing Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Research summary : While alliance researchers view prior partner‐specific alliance experience as influencing firms' subsequent alliance or acquisition decisions, empirical evidence on the alliance versus acquisition decision is surprisingly mixed. We offer a reconciliation by proposing and testing an analytical framework that recognizes prior partner‐specific experiences as heterogeneous along three fundamental dimensions: partner‐specific trust, routines, and value certainty. This allows us to use a policy‐capturing methodology to rigorously operationalize and test our mechanism‐level predictions. We find that all three mechanisms can increase the likelihood of a subsequent alliance or acquisition, and in terms of the comparative choice between alliances versus acquisitions, partner‐specific trust pulls towards alliances, and value certainty pulls towards acquisitions. We conclude with a discussion of the theoretical and empirical implications of our approach and method . Managerial summary : This study focuses on an important corporate decision: When a firm has had an alliance with another firm, how would that experience affect the likelihood of a future alliance or acquisition with that same firm? We first suggest that it will depend on three factors: the level of trust that existed in that prior alliance, the extent to which specific work routines were developed, and the degree to which the firm was able to confidently assess the value of the partner firm's resources. We then find that trust is a particularly strong predictor of future alliances, while confidence regarding value more strongly predicts future acquisitions. In this way, we demonstrate more precisely how past corporate choices can affect (consciously or unconsciously) future ones . © 2017 The Authors. Strategic Management Journal Published by John Wiley & Sons Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».